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김연주, 임채만, 심태선, 홍상범, 허진원, 오동규, 고윤석
2020 / 한국의료윤리학회지
Drwal, Eliza; Rak, Agnieszka; Gregoraszczuk, Ewa L.
2019 / TOXICOLOGY
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본 논문은 초분광 이미지의 정보량 감소를 위한 밴드 선택 기법으로 양자화 개념을 활용한 이산 범위 기반 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 통계 기반 방식보다 빠른 속도로 밴드 수를 줄이면서 원본 이미지와 유사한 성능 정확도를 유지한다. 실험 결과, 제안 기법은 기존 방식 대비 수행 시간이 단축되고 밴드 수를 1/10~1/7 수준으로 감소시켰다.
Hyperspectral imaging
Subband image coding
Subband compression of images : principles and examples
Computational intelligence for remote sensing
Multivariate kernel smoothing and its applications
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
Forensic science : a multidisciplinary approach
Image analysis and processing : 8th international conferenc, ICIAP '95San Remo, Italy, September 13-15, 1995 : proceedings
Computational molecular spectroscopy
Multivariate calibration
Intelligent image and video compression : communicating pictures
Challenges in molecular structure determination
High-resolution methods in underwater acoustics
Multidimensional processing of video signals
Spectral methods for data science : a statistical perspective
Electronic structure of disordered alloys, surfaces and interfaces
Fourier, Hadamard, and Hilbert transforms in chemistry
Hyperspectral imaging : techniques for spectral detection and classification
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.
Gao, P.; Wang, J.; Zhang, H.; Li, Z.International Journal of Remote Sensing
Sawant S.S.,Manoharan P.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observations Remote Sensing
Jiao, L.; Feng, J.; Liu, F.; Sun, T.; Zhang, X.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Licheng Jiao; Tao Xiong; Xianghai CaoIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.
Cao, X.; Xiong, T.; Jiao, L.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.
Zhu, G.; Huang, Y.; Li, S.; Tang, J.; Liang, D.Journal of Applied Remote Sensing
Ibrahim Delibasoglu; Mufit CetinJournal of Applied Remote Sensing
Delibasoglu, I.; Cetin, M.Remote Sensing
Su P.,Tarkoma S.,Pellikka P.K.E.International Journal of Remote Sensing
Feng, Y.; Yuan, Y.; Lu, X.Journal of Real-Time Image Processing
Fontanella, Alessandro; Marenzi, Elisa; Torti, Emanuele; Danese, Giovanni; Plaza, Antonio; Leporati, FrancescoRemote Sensing
Li S.,Peng B.,Fang L.,Li Q.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
Feng, W.; Tang, C.; Li, X.; Zeng, C.; Liu, X.; Jiang, J.; Zhu, X.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.
Li, S.; Wang, Z.; Fang, L.; Li, Q.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Li, Z.; Wang, M.; Wang, S.Evolutionary Intelligence
Paul A.,Chaki N.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing
Yuan, Y.; Lin, J.; Wang, Q.Canadian Historical Review
Xie, F.; Li, F.; Lei, C.; Ke, L.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observations Remote Sensing
Sun, W.; Zhang, L.; Du, B.; Li, W.; Mark Lai, Y.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing
Zhu, G.; Huang, Y.; Lei, J.; Bi, Z.; Xu, F.전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 학사
본 강의에서는 Digital Signal Processing의 전반인 이론과 디지털 필터를 포함한 디지털 시스템의 설계를 다룬다. 전반부에서는 디지털 신호와 시스템의 기초, z-변환, 샘플링을 복습, 심화학습하며 후반부에서는 디지털 신호처리를 위한 여러 회로(필터), 필터 설계, 주파수 영역에서의 신호처리, 푸리에 변환의 고속계산 방법(Fast Fourier Transform), 간단한 스펙트럼 분석에 관한 학습을 한다. 디지털 필터와 시스템에 관한 내용에서는 여러 알고리즘을 이용하여 하드웨어 구현에 적합한 디지털 필터와 주파수 영역에서의 FFT를 이용한 컨벌루션 시스템을 설계해 본다.전필 / 학사
진보된 영상기법인 초음파, 특수 조영법, 전산화 단층촬영, 자기 공명상, 핵의학 등의 기초 원리 및 임상적용에 대해 이해하고, 이를 통해 일반 방사선 촬영에서 얻은 정보와 함께 더욱 정확한 진단에 도달할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 학부에서 배운 수의영상의학 지식을 토대로 더욱 진보하고 포괄적인 내용을 다루게 된다. 일반방사선, 투시, 특수 조영법, 초음파, 전산화단층촬영, 자기공명영상, 핵의학 등 진단영상 영역에서 양질의 영상 획득을 위한 영상 방법의 본질적 특성을 이해하고, 장비를 조작하거나 문제점을 해결할 수 있으며, 이를 통해 얻은 양질의 영상을 이용해 다양한 질환에 따른 영상의 특성을 숙지하고 실제 진료에서 활용할 수 있는 능력을 갖춘다. 강의 내용은 수의영상의학 영역에서의 기존의 문헌 및 최근 학술지 논문 등을 통해 준비를 하게 되며, 강의 외에도 실제 다양한 증례를 통해 영상을 판독하는 기술을 함양하도록 한다.전선 / 대학원
양전자단층촬영의 원리와 기기, 양전자방출핵종의 성질을 이해하고 양전자단층촬영을 이용한 임상연구와 기초연구에 대한 응용지식을 다룬다.전선 / 대학원
이 과목은 우리가 일상적으로 많이 쓰고 있는 통계적 용어, 이 과목에서는 컴퓨터를 이용한 보건통계 자료처리에 필요한 기본적 통계적 이론들을 배우고 여러 통계 패키지를 이용한 실제의 자료처리 과정을 배우는 것을 목적으로 삼는다. 많은 실제 예제 자료들을 다룸으로 실제적인 문제 처리 능력을 키우고 컴퓨터를 이용한 자료 처리의 자신감을 키운다. 또한 회귀분석과 분산분석의 기초 이론들을 실제 쓰이는 용도를 중심으로 익힌다. 하나의 교재를 정하지 않고 매 시간 필요한 자료들을 복사하여 수업시간 전에 배분할 예정임.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 대학원
디지털 병리 영상은 조직 및 세포 대상의 영상으로, 인공 지능 및 디지털 기술의 발달로 의료 디지털 영상 자료의 주요 자원으로 부상하고 있다. 병리학은 생물의 구조 단위를 현미경 수준으로 관찰하고 분석 연구하는 분야로 생물학과 임상학의 이론과 실제를 중개하는 학문 분야이다. 이 강좌에서는 병리 디지털 영상의 병리학적 기본 구성을 이해하고, 임상 및 생물학적 연구 분석을 위해 사용되는 이미지 분석법에 대하여 고찰하고 토론한다. 이 강좌를 통하여 학생들의 병리 영상 속의 병리학적 기초와 의미, 영상 획득의 기술적 방법 및 종류, 디지털 병리 영상 분석의 최신 기법 및 임상 및 연구에서의 활용법에 대한 최신 트랜드를 배운다.전필 / 학사
광학 영역을 포함한 전 영역의 전자기파와 고에너지 입자를 통해 우주를 연구함으로써 우주에 대한 이해의 폭을 비약적으로 넓힐 수 있다. 이를 위해 학생들은 우선 여러 파장 대역에서 망원경과 검출기의 원리와 특성을 공부한다. 또한 다파장 관측으로 천체를 이해하는 기본 소양을 갖추기 위해 광학 분광 관측법과 전파를 비롯한 다른 파장 대역에서의 관측법을 배운다. 이어서 교내의 광학 망원경, 분광기, 전파 망원경, 태양 망원경 등을 사용해서 관측 을 수행하고 관측 자료를 처리하면서 천체의 물리량을 유도하는 과정을 습득한다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 다룬다.전선 / 학사
이 과목의 목표는 학생들이 전자의 거동에 관한 양자역학적인 이해를 하는데 있다. 물체내의 전자의 거동은 결국 양자통계에 의하여 기술되므로 고전물리개념과는 전혀 다른 양자물리의 발견, 현상, 이론에 대한 기본적인 이해를 한 후, 이것을 수소원자를 비롯한 원자, 이온, 분자에 대하여 적용하고 이들로 구성되는 시스템인 물체에서의 전자의 거동을 설명하는 Fermi-Dirac통계와 에너지 band의 이해 및 적용을 배우며, 전자의 수송현상에 따라 구분되는 도체, 반도체, 절연체도 강의한다. 따라서 전기에너지 및 시스템, 전자물리 및 레이저, 반도체소자 및 집적회로 과목을 택하기 전에 공부해야 할 기초과목이 되었다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.전필 / 학사
물질의 화학적 물리적 성질의 차이를 이용하여 순수한 성분만 분리하고 추출하는 여러 가지 종류의 크로마토그래피법의 원리와 카운트커런트 분배법, 물질의 산화 환원반응과 이를 이용한 산화환원 적정법, 기초적인 전기화학반응, 전위, 전류, 전기량의 측정을 통한 물질의 전기화학적인 성분확인과 정량분석법, 빛의 세기나 흡광도의 변화를 이용하는 분광분석법의 기초와 원리, 전기분해반응과 전기무게분석법, 전위차법에 대해 강의한다.전선 / 대학원
Spectrometry를 기준으로, 물질을 확인하는 기본적 이론과 구조추정에 있어 실제 응용에 관해 강의한다.(Elemental analyzer, IR, NMR, UV, Mass)전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
천연물로부터 분리한 2차대사산물을 이용하려면 우선적으로 이들의 화학구조 결정이 요구되고 있다. 현재는 주로 분광학적 방법에 의한 구조결정을 시도하고 있다. 따라서 분광학적 데이터를 이용하여 구조결정법을 학생들에게 이해시키고 실제로 응용할 수 있도록 천연물로부터 얻은 많은 화합물들의 spectrum을 제시하여 이들의 해석법을 숙달시키고 나아가서 응용력을 함양 시키고자 한다.